Definição de parâmetros de segmentação a partir de imagens digitais para a geração de objetos geográficos ideais: um estudo de caso

Abstract

As imagens de satélite acabam por nos possibilitar diferentes entendimentos dos diversos processos e fenômenos que ocorrem nos distintos recortes da superfície. A partir das diferenciadas resoluções (espacial, espectral, etc.) dos diversos sensores existentes, pode-se extrair uma variada gama de informações, sendo a classificação de cobertura um dos maiores exemplos de tal atividade. A classificação visual das imagens e o papel representado pelo foto-intérprete sempre foi utilizado para a geração de objetos que propiciassem a transformação dos pixels de uma imagem em objetos. Porém, tal transformação se assenta em uma nova metodologia no que concerne a representação do real. A segmentação (nome que se dá a este processo automático de geração de objetos) acaba por poder possibilitar a otimização temporal (e até mesmo qualitativa) do entendimento da superfície terrestre. É válido enfatizar que essa automação acaba por estar atrelada a uma diversidade de parâmetros que propiciam diferentes resultados, que, pautados em variáveis de “cor” e “forma”, confluem para a geração de objetos diferenciados. Assim, pensar como a distribuição dos pesos destas duas variáveis pode gerar objetos geográficos ideais acaba por possibilitar um maior aproveitamento interpretativo destas várias imagens para a própria otimização temporal destas análises. É importante enfatizar que, a geração de objetos também contribui diretamente para a produção (e atualização) constante de base de dados, possibilitando a atuação de diversos pesquisadores de forma mais enfática sobre os diferentes processos que ocorrem na superfície terrestre.